【摘 要】
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针对SRM开关磁阻电机强非线性以及转矩脉动过大的问题,文章提出基于最优化的拉格朗日乘子法电流优化策略与改进的迭代学习控制补偿相结合的转矩脉动抑制控制算法。在电感约束
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61863008,61863007),广西自然科学基金(2016GXNSFDA380001,2015GXNSFDA139297),广西自动检测技术与仪器重点实验室(桂林电子科技大学)(YQ17105).
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针对SRM开关磁阻电机强非线性以及转矩脉动过大的问题,文章提出基于最优化的拉格朗日乘子法电流优化策略与改进的迭代学习控制补偿相结合的转矩脉动抑制控制算法。在电感约束条件下,采用拉格朗日最优化乘子法,在恒转矩下对电流进行分段优化分配;以恒转矩为目标,引入误差预处理的迭代学习控制器输出补偿电流,与优化电流叠加,作为电流滞环控制的参考电流,实现恒转矩闭环控制,并抑制转矩脉动。在目标转矩为5Nm时系统仿真的转矩脉动降至7.26%,目标转矩为3Nm时转矩脉动降至5.76%。该结果表明,所提出电流优化分配与迭代学习相
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